女人自慰AV免费观看内涵网,日韩国产剧情在线观看网址,神马电影网特片网,最新一级电影欧美,在线观看亚洲欧美日韩,黄色视频在线播放免费观看,ABO涨奶期羡澄,第一导航fulione,美女主播操b

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

基于植株萵苣“Diablotin”模型的研究

電子設(shè)計(jì) ? 來(lái)源:電子設(shè)計(jì) ? 作者:電子設(shè)計(jì) ? 2020-12-24 11:41 ? 次閱讀

與溫室和露天生產(chǎn)相比,在受控環(huán)境下栽種綠葉蔬菜有許多優(yōu)點(diǎn)。除了不受天氣影響之外,受控環(huán)境還可以實(shí)現(xiàn)更輕松的害蟲預(yù)防和作物控制。過(guò)去幾年,無(wú)論是用于研究還是商業(yè)生產(chǎn),植物工廠的應(yīng)用日漸廣泛(Kozai,2013年)。

眾所周知,光照強(qiáng)度和光照質(zhì)量會(huì)影響植株的生長(zhǎng)。增加光合有效光量子流密度可以提高植株產(chǎn)量,改善植株質(zhì)量和形態(tài),增加次生代謝產(chǎn)物(Fu,Li和Wu,2012年),以及縮短生產(chǎn)周期。對(duì)于垂直農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)者而言,生產(chǎn)中的挑戰(zhàn)之一是實(shí)現(xiàn)預(yù)期的質(zhì)量和數(shù)量目標(biāo),而顏色是一個(gè)很好的質(zhì)量指標(biāo),特別是對(duì)紅葉萵苣品種而言更是如此。利用正確的生長(zhǎng)配方,可以獲得足夠數(shù)量的花青素(存在于植株中的水溶性植株色素,使花和果實(shí)呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的紅色、紫色或藍(lán)色),并且更容易提高產(chǎn)量。

歐司朗近期正在自有的智能農(nóng)業(yè)實(shí)驗(yàn)室(一個(gè)完全可控的氣候室)中進(jìn)行一項(xiàng)研究,意在為種植者日常所面臨的挑戰(zhàn)提供有效解決方案。而歐司朗旗下最新的研究工具Phytofy RL有效地幫助了研究人員在不同的光照條件下開展各項(xiàng)測(cè)試。

該研究的目標(biāo)是展示Phytofy RL在廣泛的植株生長(zhǎng)配方研究領(lǐng)域的敏捷性,其中涵蓋了許多課題,例如,如何改善著色,以及如何影響紅葉萵苣品種“Diablotin”的生物量生產(chǎn)(Enza Zaden)。

材料與方法

此次用于實(shí)驗(yàn)的植株品種是紅葉萵苣“Diablotin”。

每塊巖棉(4x4x4cm)播種3粒種子。裝有77個(gè)巖棉塊的托盤被放置在一個(gè)環(huán)境條件恒定的氣候室中(表1)。連續(xù)記錄環(huán)境溫度、相對(duì)濕度、葉片溫度、光周期、光強(qiáng)度和二氧化碳濃度,并使其保持在給定的設(shè)定值。

表 1: 氣候室實(shí)驗(yàn)階段的環(huán)境條件

結(jié)果與討論

圖1和圖2顯示了由于配方不同而導(dǎo)致的花青素含量的差異。全光譜加遠(yuǎn)紅(FSFR)光照下培養(yǎng)的植株花青素含量最低。Li & Kubota于2009年的研究也顯示了相似的結(jié)果。研究表明,UV-A(長(zhǎng)波紫外線)和藍(lán)光增加了酚類化合物的數(shù)量,而遠(yuǎn)紅光造成了總酚類化合物的減少。Li & Kubota 2009年的研究結(jié)果證實(shí),全光譜加紫外(FSUV)光照處理后達(dá)到的花青素含量位居第二。而紅藍(lán)光(RB)對(duì)應(yīng)的花青素含量最高。這表明,增加藍(lán)光、UV-A和藍(lán)光可以刺激花青素的積累。

圖 1: 三種不同光照處理下平均花青素含量 ± SEM的比較。FSFR = 全光譜 + 遠(yuǎn)紅光;FSUV = 全光譜 + 紫外光;RB = 紅藍(lán)光。(不同的字母代表分別由 ANOVA 在 p ≤ 0.05測(cè)試的顯著差異)。

圖 2:三種不同光處理的著色水平。每次處理的強(qiáng)度為240 μmol m2 s-1。(A) 光譜 FSFR,(B) 光譜 FSUV,(C) 光譜 RB

圖3顯示了每個(gè)巖棉塊上平均植株鮮重的比較結(jié)果。RB和FSUV光照處理的平均植株鮮重彼此沒(méi)有顯著差異。而FSFR光照處理的鮮重明顯增加。相比RB和FSUV處理,F(xiàn)SFR處理的鮮重增加了26%左右。這證實(shí)了(Lee,Son,& Oh,2016年)的研究結(jié)果。該研究已經(jīng)證明,除了紅藍(lán)光之外,遠(yuǎn)紅光會(huì)增加萵苣的鮮重。利用歐司朗富含遠(yuǎn)紅光的全光譜,可以實(shí)現(xiàn)明顯更高的鮮重。

圖 3: 三種不同光照處理下每塊巖棉 ± SEM的平均鮮重比較。RB = 紅藍(lán)光;FSFR = 全光譜 + 遠(yuǎn)紅光;FSUV = 全光譜 + 紫外光。(不同字母代表分別由 ANOVA 在 p ≤ 0.05測(cè)試的顯著差異)

圖4顯示了植株的大小。僅用RB照射的植株密度最大,其次是FS和額外UV照射的植株。最大的植物是在FS和FR的光照處理下發(fā)現(xiàn)的,驗(yàn)證了(Lee,Son 和 Oh,2016年)的研究結(jié)果,這也表明,額外的FR會(huì)導(dǎo)致更高的鮮重和表皮細(xì)胞大小的增加。

圖 4:基于不同光照配方的植株大小比較。(A) 光譜 FSFR,(B) 光譜 FSUV,(C) 光譜 RB

結(jié)論

此次研究結(jié)果證實(shí),借助歐司朗Phytofy RL,可以通過(guò)適當(dāng)?shù)纳L(zhǎng)配方定制特定的植株參數(shù)。在此次研究中,紅葉萵苣的大小和顏色容易受到不同光配方的影響。通過(guò)進(jìn)一步的研究,還可以使用動(dòng)態(tài)光配方一次性改進(jìn)多個(gè)參數(shù)。可以設(shè)想,種植者可以首先使用富含F(xiàn)R的FS,以產(chǎn)生更高的生物量。完成該階段后,再使用改善著色的配方作為“生產(chǎn)結(jié)束處理”照射植株數(shù)日,以最終確定植物的著色,并在生產(chǎn)周期中持續(xù)選擇最佳質(zhì)量和數(shù)量的光照。

Phytofy RL能提供波長(zhǎng)從UV-A到FR的光照方案,是開展個(gè)人研究的優(yōu)秀工具。為研究特定的生長(zhǎng)配方,歐司朗還提供“研究即服務(wù)”方案,即由專業(yè)人員利用完全受控的環(huán)境為用戶的作物提供最佳的生長(zhǎng)選擇。

審核編輯:符乾江
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • led
    led
    +關(guān)注

    關(guān)注

    242

    文章

    23681

    瀏覽量

    670502
  • 照明
    +關(guān)注

    關(guān)注

    11

    文章

    1551

    瀏覽量

    132086
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    研究人員開發(fā)出基于NVIDIA技術(shù)的AI模型用于檢測(cè)瘧疾

    瘧疾曾一度在委內(nèi)瑞拉銷聲匿跡,但如今正卷土重來(lái)。研究人員已經(jīng)訓(xùn)練出一個(gè)模型來(lái)幫助檢測(cè)這種傳染病。
    的頭像 發(fā)表于 04-25 09:58 ?204次閱讀

    直流電機(jī)控制方法的Matlab仿真研究

    針對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)的控制方法進(jìn)行了深入研究 。根據(jù)無(wú)刷直流電機(jī)實(shí)際物理模型建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,電機(jī)使用雙閉環(huán)進(jìn)行控制 。根據(jù)電機(jī)的實(shí)際工作特點(diǎn),使用模糊自適應(yīng) PID 算法替代常規(guī) PID 算法建立
    發(fā)表于 03-27 12:15

    基于液壓系統(tǒng)模型的電機(jī)控制

    、多個(gè)階段的響應(yīng)問(wèn)題以及難以調(diào)整的問(wèn)題上表現(xiàn)得并不理想。因此,我們發(fā)現(xiàn)在某些情況下,甚至比開環(huán)控制更差。而如果單純使用開環(huán)控制就要求液壓系統(tǒng)非常精確地控制模型,這在工程上是很難做到的。本研究基于直流無(wú)刷
    發(fā)表于 03-07 14:52

    小白學(xué)大模型:訓(xùn)練大語(yǔ)言模型的深度指南

    在當(dāng)今人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代,大型語(yǔ)言模型(LLMs)正以其強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力,改變著我們的生活和工作方式。在最近的一項(xiàng)研究中,科學(xué)家們?yōu)榱松钊肓私馊绾胃咝У赜?xùn)練大型語(yǔ)言模型,進(jìn)行了超過(guò)
    的頭像 發(fā)表于 03-03 11:51 ?561次閱讀
    小白學(xué)大<b class='flag-5'>模型</b>:訓(xùn)練大語(yǔ)言<b class='flag-5'>模型</b>的深度指南

    AI大模型在汽車應(yīng)用中的推理、降本與可解釋性研究

    佐思汽研發(fā)布《2024-2025年AI大模型及其在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用研究報(bào)告》。 推理能力成為大模型性能提升的驅(qū)動(dòng)引擎 2024下半年以來(lái),國(guó)內(nèi)外大模型公司紛紛推出推理
    的頭像 發(fā)表于 02-18 15:02 ?1038次閱讀
    AI大<b class='flag-5'>模型</b>在汽車應(yīng)用中的推理、降本與可解釋性<b class='flag-5'>研究</b>

    字節(jié)豆包大模型團(tuán)隊(duì)成立AGI長(zhǎng)期研究團(tuán)隊(duì)Seed Edge

     據(jù)1月24日的報(bào)道,字節(jié)跳動(dòng)旗下的豆包大模型團(tuán)隊(duì)已悄然組建了一個(gè)專注于通用人工智能(AGI)的長(zhǎng)期研究團(tuán)隊(duì),內(nèi)部代號(hào)為“Seed Edge”。該團(tuán)隊(duì)旨在鼓勵(lì)成員們大膽探索那些具有不確定性且周期較長(zhǎng)的AGI研究課題。
    的頭像 發(fā)表于 01-24 15:03 ?1490次閱讀

    浪潮信息與智源研究院攜手共建大模型多元算力生態(tài)

    近日,浪潮信息與北京智源人工智能研究院正式簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,雙方將緊密合作,共同構(gòu)建大模型多元算力開源創(chuàng)新生態(tài)。 此次合作旨在提升大模型創(chuàng)新研發(fā)的算力效率,降低大模型應(yīng)用開發(fā)的算力門檻
    的頭像 發(fā)表于 12-31 11:49 ?525次閱讀

    基于冠層NDVI數(shù)據(jù)的北方粳稻產(chǎn)量模型研究

    研究以沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)的水稻田為研究對(duì)象,基于無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù),嘗試構(gòu)建水稻冠層 NDVI 估產(chǎn)模型,以期為相關(guān)研究提供參考。 一、引言 水稻產(chǎn)量是各級(jí)政府進(jìn)行決策、生產(chǎn)部門指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、
    的頭像 發(fā)表于 10-23 16:29 ?379次閱讀
    基于冠層NDVI數(shù)據(jù)的北方粳稻產(chǎn)量<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>研究</b>

    AI大模型的最新研究進(jìn)展

    AI大模型的最新研究進(jìn)展體現(xiàn)在多個(gè)方面,以下是對(duì)其最新進(jìn)展的介紹: 一、技術(shù)創(chuàng)新與突破 生成式AI技術(shù)的爆發(fā) : 生成式AI技術(shù)正在迅速發(fā)展,其強(qiáng)大的生成能力使得AI大模型在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:19 ?1211次閱讀

    功率放大器在Lamb波信號(hào)波包模型驗(yàn)證研究中的應(yīng)用

    ?實(shí)驗(yàn)名稱:窄帶激勵(lì)條件下的蘭姆波時(shí)域信號(hào)參數(shù)估計(jì)研究研究方向:Lamb波測(cè)試目的:基于Lamb波的二階頻散理論,提出了時(shí)域信號(hào)的波包模型,為全文奠定理論基礎(chǔ)。模型考慮兩種情況:初始激
    的頭像 發(fā)表于 08-08 11:35 ?993次閱讀
    功率放大器在Lamb波信號(hào)波包<b class='flag-5'>模型</b>驗(yàn)證<b class='flag-5'>研究</b>中的應(yīng)用

    基于大模型的仿真系統(tǒng)研究一——三維重建大模型

    一 基于大模型的仿真系統(tǒng)框架 ? ?傳統(tǒng)的仿真測(cè)試驗(yàn)證普遍基于場(chǎng)景,而場(chǎng)景的構(gòu)建主要由道路和場(chǎng)景編輯器來(lái)人工搭建靜態(tài)場(chǎng)景和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景,這種方式費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且也大大限制了場(chǎng)景要素組合的豐富化。針對(duì)此痛點(diǎn)
    的頭像 發(fā)表于 07-30 14:51 ?2427次閱讀
    基于大<b class='flag-5'>模型</b>的仿真系統(tǒng)<b class='flag-5'>研究</b>一——三維重建大<b class='flag-5'>模型</b>

    LLM大模型推理加速的關(guān)鍵技術(shù)

    LLM(大型語(yǔ)言模型)大模型推理加速是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),旨在提高模型在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)的效率和響應(yīng)速度。以下是對(duì)LLM大模型推理
    的頭像 發(fā)表于 07-24 11:38 ?1603次閱讀

    LLM模型和LMM模型的區(qū)別

    LLM(線性混合模型)和LMM(線性混合效應(yīng)模型)之間的區(qū)別如下: 定義: LLM(線性混合模型)是一種統(tǒng)計(jì)模型,用于分析具有固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的線性數(shù)據(jù)。它允許
    的頭像 發(fā)表于 07-09 09:57 ?2245次閱讀

    谷歌發(fā)布新型大語(yǔ)言模型Gemma 2

    在人工智能領(lǐng)域,大語(yǔ)言模型一直是研究的熱點(diǎn)。近日,全球科技巨頭谷歌宣布,面向全球研究人員和開發(fā)人員,正式發(fā)布了其最新研發(fā)的大語(yǔ)言模型——Gemma 2。這款
    的頭像 發(fā)表于 06-29 09:48 ?656次閱讀

    【大規(guī)模語(yǔ)言模型:從理論到實(shí)踐】- 閱讀體驗(yàn)

    注意力機(jī)制提高了模型在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)的性能,但在某些任務(wù)上,傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)可能仍然具有優(yōu)勢(shì)。此外,注意力機(jī)制本身也可能存在某些性能瓶頸,需要進(jìn)一步的研究和優(yōu)化
    發(fā)表于 06-07 14:44